// 假设从服务器获取的JSON数据，这里直接使用之前转换的JSON数据
const lessonPlan = {
    "教学单元": "任务一：基于人脸识别数据集的模式识别项目实训",
    "教案编号": "教案一",
    "课程名称": "机器学习与模式识别",
    "学时安排": "2学时（90分钟）",
    "授课班级": "2024人工智能工程技术1班",
    "授课地点": "智慧物联网实训室",
    "授课周数": "第10周",
    "使用技术": "PCA降维",
    "教学内容": {
        "课前任务": [
            "复习Python基础语法、函数定义与使用、文件操作等知识，回顾图像基本概念。",
            "查阅人脸识别算法资料，收集并总结相关论文或博客。",
            "安装Python开发环境。"
        ],
        "课中任务": [
            "讲解SVM、KNN和随机森林算法原理及在人脸识别中的应用（20分钟）。",
            "介绍数据集结构，指导数据下载、清洗、标注和划分（15分钟）。",
            "用scikit-learn库构建模型并调优，讨论过拟合问题（30分钟）。",
            "讲解评估指标并评估模型（15分钟）。",
            "用Python和OpenCV搭建应用框架，鼓励拓展功能（10分钟）。"
        ],
        "课后任务": [
            "撰写项目报告（课后1周内完成）。",
            "优化拓展代码（课后1周内完成）。",
            "关注技术动态，撰写调研报告（持续进行）。"
        ],
        "课程思政": [
            "强调技术积极作用，引导思考隐私问题。",
            "介绍我国科研成果，激发民族自豪感和创新精神。",
            "培养团队合作、沟通能力和坚韧意志。"
        ]
    },
    "具体学情分析": {
        "知识和技能基础": [
            "有Python基础，但深度学习框架和复杂算法实现不熟练。",
            "了解计算机视觉基本概念，人脸识别算法理解初级。",
            "部分学生接触过机器学习算法，但项目实践经验少。"
        ],
        "认知和实践能力": [
            "对前沿技术有热情，但面对难题易畏难。",
            "逻辑思维有基础，但理论实践转换困难。",
            "实践操作能力参差不齐。"
        ],
        "学习特点": [
            "喜欢实践操作，关注实际项目。",
            "自主学习能力有差异。",
            "倾向小组合作学习。"
        ],
        "信息素养": [
            "能搜索信息，但筛选整合能力待提高。",
            "对开源代码和技术社区了解不足。"
        ]
    },
    "教学目标": {
        "素质目标": [
            "培养创新和实践能力。",
            "增强团队合作和沟通能力。",
            "提升职业道德和社会责任感。"
        ],
        "知识目标": [
            "理解人脸识别算法原理和流程。",
            "熟悉数据集处理方法。",
            "掌握模型训练和优化技巧。",
            "了解应用领域和趋势及开发方法。"
        ],
        "能力目标": [
            "独立完成人脸识别项目搭建。",
            "优化改进模型。",
            "具备自主学习和解决问题能力。"
        ]
    },
    "教法": "任务驱动，线上线下混合式教学",
    "学法": "实践操作、合作探究、自主学习",
    "教学重点": [
        "SVM、KNN、随机森林算法在人脸识别中的原理和实现流程。",
        "人脸识别数据集处理流程，包括数据标注、划分。",
        "传统机器学习模型的训练过程，涵盖模型选择、参数调整。",
        "基于传统算法的人脸识别应用开发，掌握Python实现方法。"
    ],
    "教学难点": [
        "理解SVM的核函数、KNN的K值选择、随机森林的决策树构建等关键概念。",
        "针对不同数据集和应用场景，选择合适的传统算法并调优参数，提高识别准确率。",
        "处理高维人脸数据时，如何优化传统算法性能，避免过拟合或欠拟合。",
        "拓展基于传统算法的人脸识别应用功能，满足实际需求。"
    ],
    "教学重点解决办法": [
        "利用动画、可视化工具及示例辅助教学，结合案例讲解算法实现步骤，提供代码示例。",
        "现场演示数据集处理过程，提供标注指南和划分示例，让学生动手操作。",
        "提供模型训练教程，对比不同模型训练效果，巡回指导参数调整。",
        "以实际项目为案例，讲解Python实现步骤，提供模板和示例代码，组织小组开发。"
    ],
    "教学难点解决办法": [
        "用通俗易懂语言和生活实例解释复杂概念，提供数学推导材料。",
        "组织对比实验，提供算法选择和调优指南，邀请专家分享经验。",
        "介绍降维技术和正则化方法，组织实践活动对比优化效果。",
        "提供技术资料和开源代码，组织小组讨论，鼓励参加开源项目或竞赛。"
    ],
    "环节": {
        "课前导学": [
            "布置知识复习、资料收集、环境自查任务。",
            "分析任务难点、资料收集思路和环境自查问题。",
            "进行涵盖Python应用、人脸识别理论、开发环境配置的黑盒测试。"
        ],
        "课中探知": [
            "展示人脸识别应用案例，导入主题。",
            "进行基础、拓展、性能优化、用户体验功能设计。",
            "数据准备，演示PCA降维过程。",
            "介绍数据集，指导下载、标注、划分。",
            "划分训练集和测试集，用SVM训练模型。",
            "评估模型，指导优化策略。",
            "引导测试，小组展示成果，测评分析。",
            "容器化模型部署及测试。",
            "多元综合评价。",
            "引导总结代码关键步骤。"
        ],
        "课后拓展": [
            "布置基础、提升、拓展任务。",
            "提供专利查重查新库网址。",
            "教师和企业工程师评价，学生自评互评。"
        ]
    }
};

// 修改教学环节详细数据结构
const teachingProcess = {
    "课前导学": {
        "产品开发流程之需求分析": {
            "布置任务": {
                "教师活动": "讲解人脸识别项目背景和需求分析方法",
                "学生活动": "记录要点，提出疑问",
                "教学资源技术手段": "PPT、项目需求文档模板",
                "设计意图": "帮助学生理解项目需求分析的重要性"
            },
            "分析任务": {
                "教师活动": "指导学生分析数据集需求",
                "学生活动": "分组讨论，完成需求文档",
                "教学资源技术手段": "数据集样例、在线协作平台",
                "设计意图": "培养数据分析和需求分析能力"
            },
            "阶段测试": {
                "教师活动": "设计Python基础测试任务",
                "学生活动": "完成测试，总结知识点",
                "教学资源技术手段": "在线测评系统",
                "设计意图": "检验预备知识掌握情况"
            }
        }
    },
    "课中探知": {
        "产品开发流程之产品设计": {
            "情景引入": {
                "教师活动": "展示人脸识别应用案例",
                "学生活动": "分析案例特点，讨论应用场景",
                "教学资源技术手段": "案例视频、应用demo",
                "设计意图": "激发学习兴趣，明确项目目标"
            },
            "功能设计": {
                "教师活动": "指导功能模块设计",
                "学生活动": "设计功能模块，绘制流程图",
                "教学资源技术手段": "设计工具、模块模板",
                "设计意图": "培养系统设计能力"
            }
        },
        "产品开发流程之软件研发": {
            "需求分析": {
                "教师活动": "讲解数据集处理需求",
                "学生活动": "分析数据特征，制定处理方案",
                "教学资源技术手段": "数据集文档、分析工具",
                "设计意图": "培养数据分析能力"
            },
            "系统设计": {
                "教师活动": "指导算法选择和系统架构",
                "学生活动": "选择算法，设计系统结构",
                "教学资源技术手段": "架构图工具、算法文档",
                "设计意图": "掌握系统设计方法"
            },
            "代码实现": {
                "教师活动": "讲解关键代码实现",
                "学生活动": "编写代码，调试功能",
                "教学资源技术手段": "IDE、代码示例",
                "设计意图": "提升编程实践能力"
            },
            "测试验证": {
                "教师活动": "指导测试方法和评估指标",
                "学生活动": "进行测试，记录结果",
                "教学资源技术手段": "测试数据集、评估工具",
                "设计意图": "培养测试评估能力"
            }
        },
        "产品开发流程之软硬联调": {
            "真机做": {
                "教师活动": "指导模型部署",
                "学生活动": "部署模型，调试运行",
                "教学资源技术手段": "开发板、部署工具",
                "设计意图": "掌握实际部署流程"
            },
            "测功能": {
                "教师活动": "指导功能测试",
                "学生活动": "测试功能，优化性能",
                "教学资源技术手段": "测试用例、性能工具",
                "设计意图": "提升测试调优能力"
            },
            "融评价": {
                "教师活动": "组织项目展示和评价",
                "学生活动": "展示成果，互评交流",
                "教学资源技术手段": "展示平台、评价表",
                "设计意图": "培养表达和评价能力"
            }
        },
        "产品开发流程之创新凝练": {
            "对接专利": {
                "教师活动": "指导专利检索和分析",
                "学生活动": "检索相关专利，分析创新点",
                "教学资源技术手段": "专利库、检索工具",
                "设计意图": "培养创新意识"
            },
            "总结归纳": {
                "教师活动": "指导项目总结",
                "学生活动": "总结经验，提炼创新点",
                "教学资源技术手段": "总结模板、案例库",
                "设计意图": "提升总结提炼能力"
            }
        }
    }
};

// 添加反思思政数据
const reflection = {
    "教学成效": [
        "学生掌握了人脸识别基本原理和实现方法",
        "培养了实践能力和创新思维",
        "提升了团队协作和沟通能力",
        "激发了学习兴趣和专业认同感"
    ],
    "问题与改进": [
        "部分学生算法理解不够深入，需加强理论讲解",
        "项目实践时间偏紧，建议适当延长",
        "测试数据集规模较小，可扩充数据量",
        "需要增加更多实际应用案例"
    ]
};

// 导出所有数据对象
exports = {
    lessonPlan,
    teachingProcess,
    reflection
};

